dds_project_2
Jake
2023-04-09
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.4.0 ✔ purrr 0.3.5
## ✔ tibble 3.1.8 ✔ dplyr 1.0.10
## ✔ tidyr 1.2.1 ✔ stringr 1.4.1
## ✔ readr 2.1.3 ✔ forcats 0.5.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## Loading required package: lattice
##
##
## Attaching package: 'caret'
##
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## lift## Warning: package 'ggcorrplot' was built under R version 4.2.3##
## Attaching package: 'plotly'
##
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot
##
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
##
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout## Warning: package 'smotefamily' was built under R version 4.2.3Job Role Specific Trend
Here we uncovered that certain jobs tend to have a spike or dip for satisfaction as well as performance at the start. We believe that this has something to do with an employee getting more use to their job as well as them potentially getting ready for a promotion. We believe that the evidence suggests if the employee doesn’t get their promotion their satisfaction and performance deteriorate as a result.
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
Other Interesting Trend
Another interesting fact we found in data exploration is that employees have a much higher chance of attrition during year 0 and year 2 which further helps prove out that if an employee doesn’t get a promotion especially in “earlier” and “higher” risk times for attrition such as a Sales Representative the evidence suggests they are more likely to leave.
Top Three Features for Attrition
The Top features are: * Worker Type * Survey Results * Career Type
These are features that were engineered during our process. The mapping to how these features are created can be found below. The general process was to chart the features we were interested in and rank their likelihood of attrition into 1 - 5 buckets. 1 being the worst and 5 being the best. These features were then added together to create the desired “summary” or engineered feature.
We also balanced the data set using SMOTE as this will help our models better predict on new data.
## AttritionNo AttritionYes
## YearsSinceLastPromotion 0.004573321 -0.004573321
## JobRoleSales.Executive -0.006067091 0.006067091
## EducationFieldOther -0.008341784 0.008341784
## PercentSalaryHike -0.015328069 0.015328069
## PerformanceRating -0.015333837 0.015333837
## EmployeeNumber 0.022793834 -0.022793834
## GenderMale -0.025250336 0.025250336
## EducationFieldLife.Sciences 0.029298301 -0.029298301
## JobRoleHuman.Resources -0.029856670 0.029856670
## DailyRate 0.033793125 -0.033793125
## JobRoleResearch.Scientist -0.033944582 0.033944582
## HourlyRate -0.036554178 0.036554178
## BusinessTravelTravel_Rarely 0.037571487 -0.037571487
## EducationFieldMarketing -0.038327289 0.038327289
## RelationshipSatisfaction 0.039646611 -0.039646611
## MonthlyRate 0.043232173 -0.043232173
## EducationFieldMedical 0.043599339 -0.043599339
## JobRoleLaboratory.Technician -0.044199272 0.044199272
## ID -0.047266995 0.047266995
## Education 0.049442357 -0.049442357
## MaritalStatusMarried 0.049987703 -0.049987703
## EducationFieldTechnical.Degree -0.054956321 0.054956321
## JobRoleManager 0.056018129 -0.056018129
## NumCompaniesWorked -0.061018887 0.061018887
## TrainingTimesLastYear 0.062726088 -0.062726088
## EnvironmentSatisfaction 0.077325405 -0.077325405
## BusinessTravelTravel_Frequently -0.077687476 0.077687476
## DistanceFromHome -0.087136293 0.087136293
## WorkLifeBalance 0.089789709 -0.089789709
## JobRoleResearch.Director 0.095965483 -0.095965483
## DepartmentResearch...Development 0.100973416 -0.100973416
## DepartmentSales -0.101580128 0.101580128
## JobSatisfaction 0.107520935 -0.107520935
## JobRoleManufacturing.Director 0.125122249 -0.125122249
## YearsAtCompany 0.128754060 -0.128754060
## YearsWithCurrManager 0.146782245 -0.146782245
## StockOptionLevel 0.148680303 -0.148680303
## Age 0.149383577 -0.149383577
## MonthlyIncome 0.154914955 -0.154914955
## YearsInCurrentRole 0.156215707 -0.156215707
## JobLevel 0.162136444 -0.162136444
## TotalWorkingYears 0.167206122 -0.167206122
## MaritalStatusSingle -0.180799531 0.180799531
## JobInvolvement 0.187793409 -0.187793409
## JobRoleSales.Representative -0.202334830 0.202334830
## OverTimeYes -0.272036591 0.272036591
## AttritionNo 1.000000000 -1.000000000
## AttritionYes -1.000000000 1.000000000
## Warning in `[<-.data.frame`(`*tmp*`,
## sapply(attrition_factors_data_with_enginering, : provided 8 variables to replace
## 1 variables
## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels## No scatter3d mode specifed:
## Setting the mode to markers
## Read more about this attribute -> https://plotly.com/r/reference/#scatter-mode## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels
## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levelsAttrition Model
Here we test out both KNN and Naive Bayes on predicting attrition. It is clear that the model that preformed best on this data set was KNN.
## K_value Accuracy Sensitivity Specificity
## 1 1 0.8306340 0.8117223 0.8508596
## 2 2 0.8204336 0.8001269 0.8421575
## 3 3 0.8381305 0.7976799 0.8809988
## 4 4 0.8313800 0.7947559 0.8702893
## 5 5 0.8303963 0.7972563 0.8656868
## 6 6 0.8210396 0.7958064 0.8480858
## 7 7 0.8198695 0.7989075 0.8424721
## 8 8 0.8154172 0.7992726 0.8329459
## 9 9 0.8129697 0.7987074 0.8285688
## 10 10 0.8093240 0.7981613 0.8216402
## [1] "Mean of Accuracy"## [1] 0.7046853## [1] "Mean of Sensitivity"## [1] 0.6516206## [1] "Mean of Specificity"## [1] 0.7610696Salery Data Exploration
Here we first pick variables that seem to have an impact on salary. From here we run a LM to see how well each variable preforms with data.
##
## Call:
## lm(formula = MonthlyIncome ~ MonthlyRate + StockOptionLevel +
## YearsAtCompany + TotalWorkingYears + YearsSinceLastPromotion +
## YearsWithCurrManager + JobInvolvement + Age + JobLevel +
## JobRole + Gender + Education + Department + DailyRate + BusinessTravel +
## HourlyRate, data = salary_factors_data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3694.3 -655.4 -23.8 628.1 4022.6
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -5.286e+02 5.747e+02 -0.920 0.357971
## MonthlyRate -9.349e-03 5.080e-03 -1.840 0.066067 .
## StockOptionLevel -6.440e-01 4.205e+01 -0.015 0.987784
## YearsAtCompany -1.978e+00 1.177e+01 -0.168 0.866549
## TotalWorkingYears 5.028e+01 1.032e+01 4.870 1.33e-06 ***
## YearsSinceLastPromotion 3.031e+01 1.490e+01 2.034 0.042286 *
## YearsWithCurrManager -2.594e+01 1.593e+01 -1.628 0.103889
## JobInvolvement 9.083e+00 5.181e+01 0.175 0.860873
## Age -1.448e-01 5.538e+00 -0.026 0.979151
## JobLevel 2.782e+03 8.226e+01 33.819 < 2e-16 ***
## JobRoleHuman Resources -1.828e+02 5.082e+02 -0.360 0.719109
## JobRoleLaboratory Technician -6.117e+02 1.689e+02 -3.621 0.000312 ***
## JobRoleManager 4.260e+03 2.793e+02 15.252 < 2e-16 ***
## JobRoleManufacturing Director 1.580e+02 1.668e+02 0.947 0.343934
## JobRoleResearch Director 4.059e+03 2.164e+02 18.758 < 2e-16 ***
## JobRoleResearch Scientist -3.446e+02 1.685e+02 -2.045 0.041208 *
## JobRoleSales Executive 4.826e+02 3.545e+02 1.362 0.173682
## JobRoleSales Representative 8.835e+01 3.873e+02 0.228 0.819626
## GenderMale 1.171e+02 7.350e+01 1.594 0.111387
## Education -3.221e+01 3.642e+01 -0.884 0.376808
## DepartmentResearch & Development 1.981e+02 4.357e+02 0.455 0.649440
## DepartmentSales -3.301e+02 4.428e+02 -0.745 0.456282
## DailyRate 1.611e-01 9.003e-02 1.790 0.073823 .
## BusinessTravelTravel_Frequently 2.140e+02 1.392e+02 1.537 0.124743
## BusinessTravelTravel_Rarely 4.035e+02 1.178e+02 3.427 0.000640 ***
## HourlyRate -5.330e-01 1.792e+00 -0.297 0.766204
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1052 on 844 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9492, Adjusted R-squared: 0.9477
## F-statistic: 630.5 on 25 and 844 DF, p-value: < 2.2e-16## 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) -1.656591e+03 5.994367e+02
## MonthlyRate -1.931930e-02 6.218751e-04
## StockOptionLevel -8.317761e+01 8.188955e+01
## YearsAtCompany -2.507085e+01 2.111540e+01
## TotalWorkingYears 3.001777e+01 7.054325e+01
## YearsSinceLastPromotion 1.058242e+00 5.956735e+01
## YearsWithCurrManager -5.721457e+01 5.333552e+00
## JobInvolvement -9.260771e+01 1.107738e+02
## Age -1.101455e+01 1.072502e+01
## JobLevel 2.620563e+03 2.943485e+03
## JobRoleHuman Resources -1.180302e+03 8.146377e+02
## JobRoleLaboratory Technician -9.432464e+02 -2.800609e+02
## JobRoleManager 3.711362e+03 4.807712e+03
## JobRoleManufacturing Director -1.694634e+02 4.854103e+02
## JobRoleResearch Director 3.634475e+03 4.483944e+03
## JobRoleResearch Scientist -6.753252e+02 -1.378249e+01
## JobRoleSales Executive -2.130829e+02 1.178341e+03
## JobRoleSales Representative -6.718999e+02 8.485994e+02
## GenderMale -2.712922e+01 2.613867e+02
## Education -1.036979e+02 3.928295e+01
## DepartmentResearch & Development -6.570940e+02 1.053338e+03
## DepartmentSales -1.199254e+03 5.391350e+02
## DailyRate -1.556113e-02 3.378571e-01
## BusinessTravelTravel_Frequently -5.932667e+01 4.872571e+02
## BusinessTravelTravel_Rarely 1.723973e+02 6.346866e+02
## HourlyRate -4.049967e+00 2.984035e+00Salery Model
Once we have that we picked the best two models (including and excluding Job Role with Total working years, Job Level, and Years since last promotion) we found that including Job Role helps the model and picked that model to use in predicting.
Below is also a 6 step Hypothesis test to show significance.
## Linear Regression
##
## 870 samples
## 3 predictor
##
## No pre-processing
## Resampling: Bootstrapped (25 reps)
## Summary of sample sizes: 870, 870, 870, 870, 870, 870, ...
## Resampling results:
##
## RMSE Rsquared MAE
## 1385.817 0.9082617 1053.879
##
## Tuning parameter 'intercept' was held constant at a value of TRUE## Linear Regression
##
## 870 samples
## 4 predictor
##
## No pre-processing
## Resampling: Bootstrapped (25 reps)
## Summary of sample sizes: 870, 870, 870, 870, 870, 870, ...
## Resampling results:
##
## RMSE Rsquared MAE
## 1081.908 0.942816 823.5401
##
## Tuning parameter 'intercept' was held constant at a value of TRUE##
## Call:
## lm(formula = MonthlyIncome ~ TotalWorkingYears + JobLevel + JobRole +
## YearsSinceLastPromotion, data = salary_factors_data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3930.6 -623.2 -13.1 620.7 4135.9
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -98.879 203.311 -0.486 0.626847
## TotalWorkingYears 45.109 8.388 5.378 9.71e-08 ***
## JobLevel 2792.476 81.819 34.130 < 2e-16 ***
## JobRoleHuman Resources -322.607 251.720 -1.282 0.200325
## JobRoleLaboratory Technician -595.578 168.976 -3.525 0.000446 ***
## JobRoleManager 4019.606 229.226 17.536 < 2e-16 ***
## JobRoleManufacturing Director 143.668 167.299 0.859 0.390719
## JobRoleResearch Director 4024.643 216.229 18.613 < 2e-16 ***
## JobRoleResearch Scientist -324.687 169.371 -1.917 0.055568 .
## JobRoleSales Executive -66.338 144.207 -0.460 0.645617
## JobRoleSales Representative -414.767 211.680 -1.959 0.050388 .
## YearsSinceLastPromotion 13.835 12.804 1.081 0.280212
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1063 on 858 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9473, Adjusted R-squared: 0.9466
## F-statistic: 1401 on 11 and 858 DF, p-value: < 2.2e-16## 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) -497.92427 300.1658315
## TotalWorkingYears 28.64659 61.5719899
## JobLevel 2631.88792 2953.0640115
## JobRoleHuman Resources -816.66532 171.4517983
## JobRoleLaboratory Technician -927.23265 -263.9241735
## JobRoleManager 3569.69571 4469.5159215
## JobRoleManufacturing Director -184.69516 472.0305855
## JobRoleResearch Director 3600.24367 4449.0426293
## JobRoleResearch Scientist -657.11679 7.7428346
## JobRoleSales Executive -349.37755 216.7010605
## JobRoleSales Representative -830.23775 0.7034615
## YearsSinceLastPromotion -11.29554 38.9650259## job_type_risk survey_results worker_type career_type Attrition
## 1 0 8.000000 11.000000 7.000000 Yes
## 2 0 8.000000 7.000000 3.000000 Yes
## 3 0 8.000000 7.000000 3.000000 Yes
## 4 0 7.000000 5.000000 11.000000 Yes
## 5 15 5.000000 9.000000 14.000000 Yes
## 6 0 9.000000 3.000000 7.000000 Yes
## 7 0 6.000000 12.000000 10.000000 Yes
## 8 0 8.000000 7.000000 10.000000 Yes
## 9 0 4.000000 12.000000 5.000000 Yes
## 10 0 10.000000 5.000000 12.000000 Yes
## 11 0 8.000000 3.000000 3.000000 Yes
## 12 0 8.000000 4.000000 9.000000 Yes
## 13 0 9.000000 12.000000 11.000000 Yes
## 14 0 7.000000 3.000000 5.000000 Yes
## 15 0 7.000000 7.000000 5.000000 Yes
## 16 0 8.000000 7.000000 5.000000 Yes
## 17 0 8.000000 3.000000 4.000000 Yes
## 18 0 7.000000 4.000000 9.000000 Yes
## 19 0 8.000000 7.000000 6.000000 Yes
## 20 0 8.000000 8.000000 9.000000 Yes
## 21 0 9.000000 7.000000 5.000000 Yes
## 22 0 6.000000 13.000000 12.000000 Yes
## 23 0 11.000000 4.000000 14.000000 Yes
## 24 0 6.000000 3.000000 3.000000 Yes
## 25 0 8.000000 3.000000 4.000000 Yes
## 26 0 8.000000 4.000000 6.000000 Yes
## 27 0 7.000000 8.000000 5.000000 Yes
## 28 0 6.000000 3.000000 9.000000 Yes
## 29 15 8.000000 11.000000 5.000000 Yes
## 30 0 5.000000 7.000000 10.000000 Yes
## 31 0 5.000000 10.000000 10.000000 Yes
## 32 0 6.000000 8.000000 11.000000 Yes
## 33 0 10.000000 4.000000 5.000000 Yes
## 34 0 5.000000 14.000000 14.000000 Yes
## 35 0 4.000000 7.000000 6.000000 Yes
## 36 0 10.000000 13.000000 9.000000 Yes
## 37 0 9.000000 4.000000 4.000000 Yes
## 38 15 8.000000 8.000000 5.000000 Yes
## 39 0 9.000000 7.000000 3.000000 Yes
## 40 0 6.000000 7.000000 7.000000 Yes
## 41 0 9.000000 3.000000 3.000000 Yes
## 42 0 8.000000 7.000000 5.000000 Yes
## 43 0 7.000000 3.000000 8.000000 Yes
## 44 15 7.000000 11.000000 9.000000 Yes
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## 476 15 7.437340 6.437340 9.593351 Yes
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## 478 0 6.000000 3.000000 9.411770 Yes
## 479 0 6.168315 3.168315 8.831685 Yes
## 480 0 6.372925 3.000000 8.627075 Yes
## 481 0 8.000000 3.000000 3.957191 Yes
## 482 0 8.000000 3.000000 3.000000 Yes
## 483 0 8.000000 3.000000 3.000000 Yes
## 484 0 8.000000 3.000000 3.726766 Yes
## 485 0 8.000000 4.436664 15.000000 Yes
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## 491 0 7.000000 7.000000 4.384877 Yes
## 492 0 7.000000 7.000000 4.939648 Yes
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## 502 0 8.000000 3.000000 4.780494 Yes
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